Doanh nghiệp kéo dài vòng đời hệ thống cũ khi đầu tư AI tăng mạnh

Các doanh nghiệp đang ngày càng thận trọng hơn trong việc thay thế những hệ thống CNTT lâu đời như mainframe. Đằng sau sự dè dặt đó là một lý do bất ngờ: chính những tài sản công nghệ cũ này lại đang nắm giữ nguồn dữ liệu và logic nghiệp vụ mà doanh nghiệp cần để xây dựng các dịch vụ AI.

Hệ thống cũ bỗng trở nên quan trọng hơn

Theo báo cáo State of IT Modernization 2026 của hãng dịch vụ quản lý Ensono, 78% nhà ra quyết định CNTT đánh giá hệ thống legacy ngày càng quan trọng hơn so với hai năm trước. Lý do chính nằm ở việc các hệ thống này được xem là chìa khóa để đưa AI vào vận hành thực tế.

Khảo sát được thực hiện với 500 nhà ra quyết định CNTT và lãnh đạo các đơn vị kinh doanh tại Mỹ và Anh.

Những phát hiện chính bao gồm:

• 45% doanh nghiệp đang mở rộng quy mô triển khai AI trên toàn tổ chức
• 44% doanh nghiệp tập trung đầu tư vào các trường hợp sử dụng có tác động cao, phạm vi hẹp
• Hỗ trợ AI, tự động hóa và các sáng kiến dữ liệu tiên tiến đã trở thành áp lực hàng đầu thúc đẩy hiện đại hóa
• Hơn một nửa số doanh nghiệp cho biết AI đang giúp đẩy nhanh quá trình hiện đại hóa nhờ tự động hóa và cải thiện hiệu suất

Rào cản lớn nhất không nằm ở công nghệ

Dù kỳ vọng lớn, doanh nghiệp vẫn đối mặt với những khó khăn truyền thống của các dự án hiện đại hóa như vượt ngân sách, chậm tiến độ và thiếu nhân lực.

Hai trở ngại hàng đầu với mục tiêu AI được khảo sát nêu ra là:

• Khó tích hợp AI vào quy trình làm việc và nghiệp vụ hiện có (33% số người trả lời)
• Hạn chế về hạ tầng (28%)

Chính vì vậy, Ensono nhận định các hệ thống legacy đang mang một giá trị chiến lược mới. Gần một nửa số tổ chức coi mainframe là nền tảng then chốt cho AI và là nguồn dữ liệu quan trọng, trong khi 47% sử dụng chúng một cách chọn lọc cho các ứng dụng AI cụ thể.

"Doanh nghiệp đang nhận ra rằng các hệ thống legacy như mainframe là nguồn sức mạnh tính toán cực kỳ mạnh mẽ, đáng tin cậy và hiệu quả, giờ đây có thể được tăng cường và trở nên linh hoạt hơn nhờ AI."

— Brian Klingbeil, Giám đốc Chiến lược của Ensono

Ông Klingbeil nhấn mạnh rằng những hệ thống này chứa hàng thập kỷ dữ liệu và logic nghiệp vụ vận hành nhiều công ty. Lợi thế sẽ thuộc về những tổ chức hiểu rõ môi trường của mình để phân biệt đâu là thứ nên thay thế và đâu là thứ nên tăng cường.

Tối ưu thay vì thay thế

Thay vì loại bỏ hoàn toàn hệ thống cũ, hơn một nửa số tổ chức đang tối ưu và mở rộng hệ thống legacy song song với việc hiện đại hóa ứng dụng ngay tại chỗ. Cách tiếp cận này phổ biến hơn ở Anh (57%) so với Mỹ (48%).

Xu hướng này không mới. Hai năm trước, hãng dịch vụ hạ tầng Kyndryl đã chỉ ra rằng máy chủ mainframe đang trở thành ứng viên hàng đầu để vận hành các khối lượng công việc AI, trong khi doanh nghiệp dần tích hợp chúng với hạ tầng hiện đại. Điều này đồng nghĩa với việc chuyển một số khối lượng công việc ra khỏi mainframe, đồng thời cập nhật những khối khác tại chỗ để tận dụng tính bảo mật và độ tin cậy của nền tảng.

Đầu năm nay, hãng phân tích Gartner cũng nhận định rằng với người dùng VMware, việc chuyển khối lượng công việc sang mainframe hợp lý hơn so với việc chấp nhận giấy phép mới của Broadcom.

Xu hướng "kéo dài vòng đời" tài sản CNTT

Ở một góc nhìn khác, lãnh đạo HPE phụ trách khu vực Anh, Trung Đông và châu Phi cho biết khách hàng doanh nghiệp đang chọn sử dụng tài sản CNTT lâu hơn, chẳng hạn kéo dài chu kỳ thay mới từ 5 năm lên 7 năm.

"Tôi nghĩ chúng ta đang thấy việc lập kế hoạch sớm hơn cho các dự án trọng yếu. Nhiều khách hàng đang nhìn xa hơn trong lộ trình chi tiêu... Bởi có thể một công nghệ nào đó sắp hết hỗ trợ, hoặc hợp đồng thuê tại trung tâm dữ liệu sắp hết hạn. Về cơ bản, điều này đang buộc khách hàng phải suy nghĩ lại."

Ý nghĩa với doanh nghiệp Việt Nam

Với các doanh nghiệp Việt Nam — đặc biệt là ngân hàng, bảo hiểm, viễn thông và khu vực công — những hệ thống lõi chạy trên nền tảng cũ vẫn nắm giữ phần lớn dữ liệu giao dịch quan trọng. Thay vì "đập đi xây lại" tốn kém, hướng tiếp cận tăng cường lớp AI lên trên hạ tầng sẵn có có thể là lựa chọn thực tế hơn trong bối cảnh nguồn lực và nhân sự công nghệ còn hạn chế.

Bài học cốt lõi từ khảo sát này khá rõ ràng: thành công với AI không chỉ phụ thuộc vào việc mua công nghệ mới, mà vào khả năng hiểu và khai thác chính xác những gì doanh nghiệp đã sở hữu.